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Preentrenamiento de modelos de lenguaje de gran memoria con conocimiento interno y externo
Created by
Haebom
Autor
Linxi Zhao, Sofian Zalouk, Christian K. Belardi, Justin Lovelace, Jin Peng Zhou, Kilian Q. Weinberger, Yoav Artzi, Jennifer J. Sun
Describir
Para abordar el problema de la caja negra de los modelos neuronales de lenguaje, este artículo propone un modelo de lenguaje de gran memoria (LMLM) que almacena conocimiento factual tanto en la base de datos externa como en los pesos internos. Durante el proceso de entrenamiento, LMLM enmascara intencionalmente la información factual obtenida externamente, de modo que el modelo aprende a realizar búsquedas orientadas a objetivos en lugar de la simple memorización. Los resultados experimentales muestran que LMLM supera a los modelos de lenguaje basados en conocimiento a gran escala existentes, a la vez que ofrece las ventajas de una base de conocimiento explícita, editable y verificable. Esto representa un cambio fundamental en la forma en que los modelos de lenguaje interactúan con el conocimiento factual y lo gestionan.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Un nuevo enfoque para resolver el problema de la caja negra de los modelos lingüísticos a gran escala
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Demostrar la viabilidad de construir modelos de lenguaje con bases de conocimiento explícitas, editables y verificables
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Rendimiento competitivo en comparación con los modelos a gran escala existentes logrado en un tamaño de modelo más pequeño
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Sugerir un cambio de paradigma en el enfoque de gestión del conocimiento de los modelos lingüísticos
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Limitations:
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Se necesita más investigación sobre la escalabilidad y el rendimiento de generalización del LMLM propuesto.
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Es necesario considerar la gestión y el mantenimiento de bases de datos externas.
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Dependencia de la precisión y fiabilidad de bases de datos externas
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Necesidad de mejorar la eficiencia del proceso de consulta de bases de datos externas
